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doi:10.22028/D291-38755
Titel: | Zero-shot Script Parsing |
VerfasserIn: | Zhai, Fangzhou Demberg, Vera Koller, Alexander |
HerausgeberIn: | Scherrer, Yves |
Sprache: | Englisch |
Titel: | Proceedings of the Ninth Workshop on NLP for Similar Languages, Varieties and Dialects (VarDial 2022) - the 29th International Conference on Computational Linguistics : October 12-17, 2022, Gyeongju, Republic of Korea |
Startseite: | 4049-4060 |
Verlag/Plattform: | ACL |
Erscheinungsjahr: | 2022 |
Erscheinungsort: | [Stroudsburg, PA] |
Konferenzort: | Gyeongju, Republic of Korea |
DDC-Sachgruppe: | 004 Informatik |
Dokumenttyp: | Konferenzbeitrag (in einem Konferenzband / InProceedings erschienener Beitrag) |
Abstract: | Script knowledge is useful to a variety of NLP tasks. However, existing resources only cover a small number of activities, limiting its practical usefulness. In this work, we propose a zero-shot learning approach to script parsing, the task of tagging texts with scenario-specific event and participant types, which enables us to acquire script knowledge without domain-specific annotations. We (1) learn representations of potential event and participant mentions by promoting cluster consistency according to the annotated data; (2) perform clustering on the event / participant candidates from unannotated texts that belongs to an unseen scenario. The model achieves 68.1/74.4 average F1 for event / participant parsing, respectively, outperforming a previous CRF model that, in contrast, has access to scenario-specific supervision. We also evaluate the model by testing on a different corpus, where it achieved 55.5/54.0 average F1 for event / participant parsing. |
URL der Erstveröffentlichung: | https://aclanthology.org/2022.coling-1.356/ |
Link zu diesem Datensatz: | urn:nbn:de:bsz:291--ds-387556 hdl:20.500.11880/34918 http://dx.doi.org/10.22028/D291-38755 |
Datum des Eintrags: | 19-Jan-2023 |
Fakultät: | MI - Fakultät für Mathematik und Informatik |
Fachrichtung: | MI - Informatik |
Professur: | MI - Prof. Dr. Vera Demberg |
Sammlung: | SciDok - Der Wissenschaftsserver der Universität des Saarlandes |
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